【图像超分】论文精读：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution（EDSR和MDSR）

已于 2024-03-28 16:01:29 修改
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分类专栏： 超分辨率重建（理论+实战，科研+应用） 文章标签： 超分辨率重建 人工智能 图像处理 深度学习 计算机视觉 论文阅读 论文笔记
于 2024-03-28 09:23:22 首次发布
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本文介绍了用于单幅图像超分辨率的增强深度残差网络(EDSR)和多尺度模型(MDSR)。通过优化残差网络架构，移除批量归一化层并采用残差缩放技术，EDSR在性能上超越了现有模型。MDSR则通过共享参数处理不同缩放因子的超分辨率，减少计算需求。在实验中，EDSR和MDSR在多个数据集上表现出优越性能，且在NTIRE2017超分辨率挑战中名列前茅。

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第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）

文章目录

前言

论文题目：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution —— 用于单幅图像超分辨率的增强深度残差网络

论文地址：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

论文源码：https://github.com/LimBee/NTIRE2017

Pytorch代码地址：https://github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch<

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